Liquid AI ra mắt LFM 2.5, mô hình ngôn ngữ 2,6 tỷ tham số
Liquid AI đã phát hành LFM 2.5, một mô hình ngôn ngữ 2,6 tỷ tham số được tối ưu hóa cho các khả năng tác tử (agentic) và triển khai cục bộ hiệu quả. Mô hình mới này được thiết kế để xử lý các tác vụ khối lượng lớn như tóm tắt tài liệu trong khi vẫn duy trì dung lượng bộ nhớ nhỏ. Bản phát hành này cung cấp một giải pháp thay thế hiệu quả cao cho các mô hình transformer truyền thống, cho phép các nhà phát triển chạy các quy trình tác tử cục bộ trên phần cứng tiêu dùng. Nó làm nổi bật xu hướng ngày càng tăng của ngành trong việc tối ưu hóa các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) cho AI biên và trên thiết bị. Mô hình LFM 2.5 tập trung vào các khả năng tác tử và được thiết kế để xử lý các tác vụ đơn giản với khối lượng lớn một cách hiệu quả. Nó được xây dựng trên kiến trúc độc đáo của Liquid AI, nhằm giảm dung lượng bộ nhớ và cải thiện tốc độ suy luận so với các kiến trúc tiêu chuẩn.
## KIẾN THỨC NỀN
Liquid Foundation Models (LFM) được phát triển bởi Liquid AI, một công ty nổi tiếng với việc tiên phong trong công nghệ Mạng nơ-ron lỏng (LNN). Không giống như các mô hình học sâu truyền thống sử dụng các trạng thái rời rạc, LNN được lấy cảm hứng từ bộ não sinh học và mô hình hóa quá trình xử lý thông tin dưới dạng động lực học thời gian liên tục bằng phương trình vi phân. Kiến trúc này cho phép chúng thích ứng với các luồng dữ liệu mới trong thời gian thực và hoạt động với hiệu suất tính toán cao hơn đáng kể.